Recientemente, ha habido mucho interés en pruebas de vida comparativas para artículos bajo esquemas conjuntamente censurados para productos de múltiples líneas de producción. La distribución Weibull inversa (IWD) se usa comúnmente en pruebas de vida y teoría de confiabilidad. En este documento, abordamos el problema de inferencia estadística a partir de distribuciones Weibull inversas comparativas bajo muestras conjuntas. Se utiliza un esquema de censura progresiva híbrida tipo-II adaptativa (HPCS) para equilibrar entre el tiempo de prueba ideal y el número de fallas observadas. Bajo el HPCS tipo-II adaptativo, los parámetros desconocidos de las poblaciones Weibull inversas se estiman utilizando enfoques de máxima verosimilitud y Bayesianos. Se establecen intervalos de confianza asintóticos utilizando la matriz de información de Fisher observada e intervalos de confianza de bootstrap. Sugerimos utilizar técnicas de Monte Carlo de cadenas de Markov (MCMC) para calcular intervalos creíbles bajo priors gamma independientes. Usando simulaciones de Monte Carlo, todas las conclusiones teóricas son probadas y contrastadas. Con fines ilustrativos, se analiza una muestra real de poblaciones comparativas.